神经网络学习-顾名思义，就是类似我们人类的学习方式，通过模拟神经元的活动，在神经系统中进行信息处理、存储记忆和反馈的生物机理功能。其实这样是机器学习算法的共性吧，所有的智能算法都是善于发现生活中的常见情节推广到计算仿真的范畴，例如：遗传算法、烟花算法、蚁群算法、模拟退火算法等等。神经网络学习是人工智能领域的基本算法之一，它是在1943年被心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出的数学模型。并在之后不断完善发展到今天的。它的主要应用领域涉及到模式识别、智能机器人、非线性系统识别、知识处理等。

       matlab神经网络的使用方法和实例
       第一步我们首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络,可以进行学习和存储输入输出映射关系，不需要去建立数学方程式，是一种常用的神经网络模型，BP神经网络的构建主要分为三步。
       第二步我们可以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp,自适应lr梯度下降法traingda等。
       第三步下面我们通过实例来介绍BP神经网络的使用，在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T，·通过“newff(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'trainrp');”构建BP神经网络，“[net,tr]=train(net,P,T);”进行网络训练，“sim(net,P)”得到仿真预测值。
       第四步在命令行窗口按回车键之后，可以看到出现结果弹窗，最上面的Neural Network下面依次代表的是“输入、隐含层、输出层、输出”，隐含层中有5个神经元，Progress下面的Epoch代表迭代次数，Gradient代表梯度，Vaildation Checks代表有效性检查，最后的绿色对勾代表性能目标达成。